一种基于电力海量分布式数据智能检索方法

摘要

针对常规电力海量分布式数据检索采用语义近似并行方法，忽略数据点实时值对属性值影响而导致召回率低的问题，本文提出一种电力海量分布式数据智能检索方法。首先，分析电力系统基本架构，明确分布式数据的节点拓扑与流向。其次，采用三元法对分布式数据进行“数据源标识—属性字段—实时测值”的结构化表述。在此基础上，通过一致性哈希法对数据点实时值进行预处理，将动态实时数值映射至稳定哈希空间以消除分布偏差，进而提取数值区间与变化趋势等属性值特征，建立关键词倒排索引实现智能化检索。实验结果表明，所提方法的平均召回率达0.88,较传统方法提升约22%,检索结果与目标数据一致性显著提高。该方法通过融合实时值动态影响与哈希映射机制，有效满足了电力海量分布式数据检索对高召回率与高准确性的现实工程需求。

关键词

智能化检索 / 分布式数据 / 关键词索引 / 智能化检索 / 数据检索 / 电力海量数据